摘要：针对目标跟踪中的尺度变化、旋转、遮挡等问题,提出基于高斯混合模型的核相关滤波目标跟踪算法。利用卷积神经网络提取卷积特征并建立目标外观的高斯混合模型,利用核相关滤波算法检测目标位置,使用多尺度、多形状跟踪方法精确定位目标,在线更新高斯混合模型和核相关滤波器。在公开数据集上进行定量和定性分析,并与多种跟踪算法比较,该算法的距离精度和重叠精度相比核相关滤波算法,分别提高了19%、54%。实验结果表明,采用高斯混合模型和多尺度、多形状跟踪方法,较好解决了外观和尺度变化问题,相比其它算法具有更好的鲁棒性和适应性。

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